街道峡谷对称性对污染物扩散的影响

采用数值模拟的方法,研究了行列式和错列式街谷两侧建筑物的对称性对街谷内和下游建筑尾流区污染物浓度的影响,并引入3个用于评价室内空气环境的指标来描述街谷中人员区域内的空气质量.结果表明,平均残留时间(ART)和有效通风率(PFR)可用于评价不对称街谷内的空气质量.街谷的不对称性对街谷内部和下游建筑尾流区污染物浓度分布均有明显影响.下游建筑越低,则尾流区的浓度越高.行列式和错列式街谷中人员活动空间的无量纲平均浓度分别在建筑高度比例为7/3和7/2时最大.为在城市规划中尽可能避免出现最不利比例的街谷,根据平均残留时间和有效通风率等指标,给出了上下游建筑高度比与最不利街谷改善率的关系.     

NaCl对好氧颗粒污泥短程硝化反硝化的影响

利用SBR(序批式反应器)研究了不同ρ(NaCl)、曝气时间、ρ(COD_Cr)、进水ρ(NH₄+-N)对AGS(好氧颗粒污泥)短程硝化反硝化的影响. 结果表明,在pH、温度和ρ(DO)为8.0、30 ℃和3 mg/L条件下,以及ρ(NaCl)、曝气时间、ρ(COD_Cr)和ρ(NH₄+-N)为20 g/L、8 h、600 mg/L和70 mg/L时,η_A(NH₄+-N去除率)和NAR(NO₂--N积累率)达到最佳. 当进水ρ(NaCl)为10 g/L时,NOB(亚硝酸盐氧化菌)被完全抑制,AOB(氨氧化菌)能够保持正常活性. ρ(COD_Cr)较高时能够促进NAR的提高. 经过116 d的培养,AGS短程硝化反硝化的耐盐极限为50 g/L,此时η_A小于50%,AOB被严重抑制,AGS丧失硝化能力. AGS的同步硝化反硝化作用明显,SND(同步硝化反硝化率)平均值为24.2%,SNDV(同步硝化反硝化比速率)平均值为0.63 h-1,低ρ(DO)比高ρ(DO)下的SND同步硝化反硝化作用更为明显.      

工伤认定部门宜从有利于职工角度解释有分歧的规定

雷某生前与一建设公司有劳动关系。2009年3月12日上午,雷某在该建设公司承建的项目工地工作时突发疾病,于同日7时35分送到当地县医院急诊,经门诊医生诊断,结论为脑血管意外可能性大,7时45分交纳治疗费用,同日8时入院住院治疗,诊断为脑干出血、原发性高血压、肺部感染。雷某亲属要求转院,雷某在转院途中于2009年3月14日7时50分死亡。     

工作间隙发生事故致伤应认定为工伤

案情简介■2013年3月,衡某被某建筑公司招用为装卸工,双方订立了书面劳动合同。劳动合同规定,衡某的工作职责是装卸建材、挂钩、换轮胎,跟随公司司机一车（组）工作,负责跟车装卸。4月的一天,司机驾驶汽车在装货过磅后等待其他同行车辆过磅时,衡某到车下抽烟、歇凉休息,此时,司机突然启动车辆,将衡某挤伤,致腰1一5横突骨折,左趾骨支骨折。衡某入院后委托妻子请求公司向社会保险行政部门提出工伤认定申请。     

道路危险货物运输企业的安全生产标准化现状

正早在2011年交通运输部就颁布了《交通运输企业安全生产标准化建设实施方案》(交安监发[2011]3·12)。考评内容分为16个考评类别(一级元素):安全目标、管理机构和人员、安全责任体系、法规和安全管理制度、安全投入、装备设施、科技创新与信息化、队伍建设、作业管理、危险源辨识与风险控制、隐患排查与治理、职业健康、安全文化、应急救援、事故报告调查处理、绩效考评与持续改进。     

扎实推进安全社区创建工作

党的十八大报告强调．要强化公共安全体系和企业安全生产基础建设,遏制重特大安全事故。安全社区创建工作作为公共安全体系的本质要求,能够充分调动整合各类力量和资源．形成无缝隙全覆盖之势,为强化公共安全体系提供强有力的基层组织和制度保障,促进安全生产与经济社会一体化、持续协调发展．     

＂汽车智能应急安全门＂第一时间逃出险境

2014年5月4日,四川省安监局通报,四川省“汽车智能应急安全门”项目研发取得突破性进展,下一步将在成都客车股份有限公司提供的实验条件下完成工业性实验,为以后推广应用做好准备工作。     

安淳安监局实施“素质提升工程”

今年．区安监局重点实施以强化培训考核为主要形式的“素质提升工程”。在培训时间上,每季度组织一次基层一线安管干部集中培训。在培训内容上,侧重于提高责任意识、业务水平和组织协调能力。在授课师资上,实行专家授课和聘请在一线工作的具有安全生产监管工作丰富实践经验的老同志讲课相结合。     

煤屑暴露初期较长时间段瓦斯解吸规律的试验研究

为了解决长钻孔取样暴露时间长、损失瓦斯量推算误差偏大的问题,采用自主研发的试验系统对煤屑暴露初期长时间段内的瓦斯解吸规律进行试验研究,找出了极限瓦斯解吸量与吸附平衡压力的关系,并对Qt=K t和Qt=Q∞(1-eλt+A)两个理论公式在不同时间段内的拟合效果和损失量推算误差进行对比。结果表明,两公式在不同时间段内的拟合效果显著,决定系数均在0.94以上。从损失瓦斯量的推算误差来看,前者在30 min内的推算误差较小,相对误差最大值小于7%,但随拟合时间段的向后推移,推算误差越来越大,最小值在40%以上;后者在30 min内的推算误差较大,相对误差都在24%以上,而在30~70 min和70~120 min内的推算误差较小,相对误差都在11%以下。因此,前者适合煤样暴露短时间内损失瓦斯量的推算,后者则适用于暴露长时间后的损失瓦斯量推算,联合两个公式,按时间段推算损失瓦斯量,就可以减少长时间段内的计算误差。     

基于北京市火灾统计数据的时间序列分析

采用Box-Jenkins法分析了城市火灾时间序列上的趋势性规律,通过数据预处理和模型的识别与诊断,最终建立了城市火灾预测模型。对北京市2000—2006年的火灾统计数据进行了平稳性处理,通过城市火灾预测模型的建模方法对北京市火灾发生次数的时间序列进行了ARIMA建模。根据得到的ARIMA(1,1,0)(1,1,1)12模型对北京市2007年的火灾发生次数进行了预测,并将该模型和BP神经网络模型的预测结果与实际情况进行对比分析。结果表明,ARIMA模型特别适用于随机性较大的火灾数据的趋势预测,并且方法简单,算法经济。